⑴Stata绿色安装版是一款专业的理科，Stata不仅可以帮助用户绘制出十分精美的统计图形，而且还可以使用命令快速完成数据整理、导入导出等工作，操作起来十分方便，有需要的朋友就来下载吧。
⑵stata是一款非常好用的整合性统计工具，软件集数据分析、数据管理以及绘制专业图表于一体，软件提供了一整套实用的工具给用户，拥有全面的数据管理功能、精致的作图、强大的同机与计量分析功能，给用户提供了一个广阔的开发应用的天地，功能包括数据分析、管理、绘制专业图表，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式，给用户提供了一个广阔的开发应用的天地，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。
⑶Stata 的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近 年发展起来的新方法，如 Cox 比例风险回归，指数与 Weibull 回归，多类结果与有序结果的 logistic 回归， Poisson 回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说， Stata 具有如下统计分析能力：
⑷数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。
⑸分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析 （ 列联系数，确切概率 ，流行病学表格分析等。
⑹等级资料的一般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等
⑺相关与回归分析：简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，二阶段回归，百分位数 （ 中位数 回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。
⑻其他方法：质量控制，整群抽样的设计效率，诊断试验评价， kappa 等。
⑼Stata 的作图模块，主要提供如下八种基本图形的制作 ： 直方图 （histogram ，条形图 （bar， 百分条图 （oneway ，百分圆图 （pie ，散点图 （twoway ，散点图矩阵（matrix ，星形图 （star ，分位数图。这些图形的巧妙应用，可以满足绝大多数用户的统计作图要求。在有些非绘图命令中，也提供了专门绘制某种图形的功能，如在生存分析中，提供了绘制生存曲线图，回归分析中提供了残差图等。
⑽【矩阵运算功能】
⑾矩阵代数是多元统计分析的重要工具， Stata 提供了多元统计分析中所需的矩阵基本运算，如矩阵的加、积、逆、 Cholesky 分解、 Kronecker 内积等；还提供了一些高级运算，如特征根、特征向量、奇异值分解等；在执行完某些统计分析命令后，还提供了一些系统矩阵，如估计系数向量、估计系数的协方差矩阵等。
⑿【程序设计功能】
⒀Stata 是一个统计分析软件，但它也具有很强的程序语言功能，这给用户提供了一个广阔的开发应用的天地，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。事实上， Stata 的 ado 文件 （ 高级统计部分 都是用 Stata 自己的语言编写的
⒁Stata 其统计分析能力远远超过了 SPSS ，在许多方面也超过了 SAS ！由于 Stata 在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此计算速度极快（一般来说， SAS 的运算速度要比 SPSS 至少快一个数量级，而 Stata 的某些模块和执行同样功能的 SAS 模块比，其速度又比 SAS 快将近一个数量级！ Stata 也是采用命令行方式来操作，但使用上远比 SAS 简单。其生存数据分析、纵向数据（重复测量数据分析等模块的功能甚至超过了 SAS 。用 Stata 绘制的统计图形相当精美，很有特色。
⒂数据管理 （Data management
⒃资料转换、分组处理、附加档案、 ODBC 、行 - 列转换、数据标记、字符串函数…等
⒄基本统计 （Basic statistics
⒅直交表、相关性、 t- 检定、变异数相等性检定、比例检定、信赖区间…等
⒆线性模式 （Linear models
⒇稳健 Huber/White/sandwich 变异估计 ， 三阶最小平方法、类非相关回归、齐次多项式回归、 GLS
⒈广义型线性模式 （Generalized linear models
⒉十连结函数、使用者 - 定义连结、 ML 及 IRLS 估计、
⒊九变异数估计、七残差…等
⒋二元、计数及有限应变量
⒌（Binary， count， and limited dependent variables
⒍罗吉斯特、 probit 、卜松回归、 tobit 、 truncated 回归、条件罗吉斯特、多项式逻辑、巢状逻辑、负二项、 zero-inflated 模型、 Heckman 选择模式、边际影响
⒎Panel 数据 / 交叉 - 组合时间序列
⒏（Panel data/cross-sectional time-series
⒐随机及固定影响之回归、 GEE 、随机及固定 - 影响之
⒑卜松及负二项分配、随机 - 影响、工具变量回归、
⒒AR（ 干扰回归
⒓无母数方法 （Nonparametric methods
⒔多变量方法 （Multivariate methods
⒕因素分析、多变量回归、 anonical 相关系数
⒖模型检定及事后估计量支持分析
⒗（Model testing and post-estimation support
⒘Wald 检定、 LR 检定、 线性及非线性组合、非线性限制检定、边际影响、修正平均数 Hausman 检定
⒙群集分析 （Cluster analysis
⒚加权平均 ， 质量中心及中位数联结、 kmeans 、 kmedians 、 dendrograms 、停止规则、使用者扩充
⒛图形 （Graphics
①直线图、散布图、条状图、圆饼图、 hi-lo 图、
②回归诊断图…
③调查方法 （Survey methods
④抽样权重、丛集抽样、分层、线性变异数估计量、拟 - 概似最大估计量、回归、工具变量…
⑤生存分析 （Survival analysis
⑥Kaplan – Meier 、 Nelson – Aalen， 、 Cox 回归 （ 弱性 、参数模式 （ 弱性 、危险比例测试、时间共变项、
⑦左 - 右检查、韦柏分配、指数分配…
⑧流行病学工具 （Tools for epidemiologists
⑨比例标准化、病例控制、已配适病例控制、 Mantel – Haenszel， 药理学、 ROC 分析、 ICD--CM
⑩时间序列 （Time series
ⅠARIMA 、 ARCH/GARCH 、 VAR 、 Newey – West 、 correlograms 、 periodograms 、白色 - 噪音测试
Ⅱ最小整数根检定、时间序列运算、平滑化
Ⅲ最大概似法 （Maximum likelihood
Ⅳ转换及常态检定 （Transforms and normality tests
ⅤBox – Cox 、次方转换 Shapiro – Wilk 、 Shapiro – Francia 检定
Ⅵ其它统计方法 （Other statistical methods
Ⅶ样本数量及次方、非线性回归、逐步式回归 、统计及数学函数
Ⅷ包含样本范例 （Sample session
Ⅸ再抽样及模拟方法 （Resampling and simulation methods
Ⅹbootstrapping 、 jackknife 、蒙地卡罗模拟、排列检定
㈠安装新指令、网络升级、网站档案分享、 Stata 最新消息